45、手势识别与图像语义标注技术解析

手势识别与图像语义标注技术解析

在当今的计算机视觉领域，手势识别和图像语义标注是两个重要的研究方向。手势识别可应用于虚拟面试系统等场景，而图像语义标注则在信息检索、图像管理等方面发挥着关键作用。下面将详细介绍相关的技术方法及其应用。

手势识别中的粒子滤波方案

在手势识别方面，研究人员创建了每个手势中手部动作的模型。具体而言，对于手势中的每一帧，使用 5 个训练实例来计算该特定帧中双手的平均水平和垂直速度。通过这些计算，得到了手势的运动模型。

为了测试提出的粒子滤波方案，采用了两个手势模型。粒子滤波的系数设置为 μmax = 2，αmin = 0.5，αmax = 1.5，ρmin = 0.5，ρmax = 1.5 ，以维持特定的性能指标。其他参数设置为 σφ = σα = σρ = 0.1，ω 方程 3 的变量为 10。

实验结果表明，该粒子滤波方案能够在给定图像的情况下实时对手势进行分类，为手势识别提供了一种计算上可行的替代方法。

图像语义标注中的改进亲和传播算法

在图像语义标注系统中，常常会遇到大规模、高维特征数据集的问题，这会导致学习过程缓慢，图像语义标注的准确性下降。为了减少图像特征数据集冗余信息带来的高时间复杂度，研究人员采用了改进的亲和传播（AP）算法，即 APRP 算法。

1. 图像语义标注的背景与挑战

自然图像或人类活动图像的语义标注通常需要尽可能多的图像来描述复杂的图像语义。然而，由于图像和图像特征的冗余，如重叠采样和相似图像区域的重复出现，在应用向量量化（VQ）技术优化大数据集的训练数据之前，往往存在大量重复或近乎相同的图像特征样本。